Responsive Assessment in
Data-Driven Classroom

Assistant Prof. Dr. Siwachoat Srisuttiyakorn

Department of Educational Research and Psychology
Faculty of Education Chulalongkorn University

2025-09-01

Part 1: Basic Concepts

การเริ่มต้น: ประสบการณ์การประเมินของเรา

📊 Poll Activity #1 (1 นาที)

คำถาม: ท่านคิดว่าการประเมินผลที่มีประสิทธิภาพควรเกิดขึ้นเมื่อไหร่?

A. ก่อนเริ่มการเรียนรู้
B. ระหว่างกระบวนการเรียนรู้
C. หลังจากเสร็จสิ้นการเรียนรู้
D. ทั้ง A, B, และ C

https://forms.gle/mNVFwnWjBTu5wgkR6

การประเมินผลที่มีประสิทธิภาพควรเกิดขึ้นเมื่อไหร่?

https://g.co/gemini/share/796ca9e5d375

https://g.co/gemini/share/b069301c2fde

Responsive Assessment

คือกระบวนการที่ครูใช้หลักฐานการเรียนรู้ (learning evidence) ที่เกิดขึ้นระหว่างการสอน เพื่อทำความเข้าใจและวินิจฉัยสถานะการเรียนรู้ของผู้เรียนในขณะนั้น และนำไปสู่การตัดสินใจที่เหมาะสมในการปรับการจัดการเรียนรู้ การให้ข้อมูลป้อนกลับ (feedback) หรือการสนับสนุนผู้เรียนเฉพาะบุคคลอย่างทันท่วงทีและต่อเนื่อง

การประเมินแบบต่อเนื่องตลอดกระบวนการเรียนรู้คือหัวใจของ Responsive Assessment

องคประกอบหลักของ Responsive Assessment

  • Responsiveness (การตอบสนอง)

  • Data-Driven Decision Making (การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล)

  • Collaborative (การมีส่วนร่วม)

  • Continuous (ต่อเนื่อง)

  • Actionable (นำไปปฏิบัติได้)

Traditional vs Responsive Assessment

ลักษณะ Traditional Assessment Responsive Assessment
เป้าหมายหลัก 🎯 เพื่อตัดสินผล (Assessment OF Learning) ว่าผู้เรียนทำได้หรือไม่ได้ ผ่านเกณฑ์หรือไม่ (สรุปผลลัพธ์) 🌱 เพื่อพัฒนาการเรียนรู้ (Assessment FOR Learning) หาจุดที่ต้องช่วยเหลือและส่งเสริม (สำรวจ วินิจฉัย และพัฒนา)
ช่วงเวลา 🏁 เกิดขึ้นเมื่อสิ้นสุด กระบวนการเรียนรู้ เช่น สอบปลายภาค, การสอบวัดระดับ 🗺️ เกิดขึ้นตลอดเวลา ระหว่างการเรียนรู้ เช่น การถามตอบ, การตรวจแบบฝึกหัด, Exit Ticket
ผลลัพธ์ที่ได้ 💯 ตัวเลขหรือเกรด ที่สรุปความสามารถ ณ จุดนั้น 💬 ข้อมูลป้อนกลับ (Feedback) ที่เฉพาะเจาะจงและสามารถนำไปปฏิบัติได้
บทบาทครู 👨‍⚖️ ผู้พิพากษา ที่คอยตัดสินผลลัพธ์สุดท้าย 🤝 โค้ชหรือผู้นำทาง ที่คอยให้คำแนะนำและช่วยเหลือระหว่างทาง
บทบาทผู้เรียน 👨‍🎓 ผู้รับการประเมิน (Assessee) เป็นฝ่ายรอรับผลการตัดสิน และมุ่งเน้นการทำคะแนนให้ดีที่สุด 🧑‍💻 เจ้าของการเรียนรู้ (Owner of Learning) ใช้ข้อมูลป้อนกลับเพื่อทบทวนตัวเอง ตั้งเป้าหมาย และพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง
เปรียบเสมือน 📸 “ภาพถ่ายนิ่ง” ที่บันทึกผลลัพธ์สุดท้ายไว้เพียงภาพเดียว 🛰️ “GPS นำทาง” ที่คอยบอกทางและปรับเปลี่ยนเส้นทางให้ถึงจุดหมายได้ดีที่สุด

วงจรของ Responsive Assessment

graph TD
    A["<strong>1. Elicit Evidence</strong><br/>การรวบรวมหลักฐานการเรียนรู้"] --> B["<strong>2. Interpret Evidence</strong><br/>การตีความหลักฐาน"]
    B --> C["<strong>3. Act & Respond</strong><br/>การปรับการสอน/ให้ข้อมูลป้อนกลับ"]
    C --> D["<strong>4. Reflect on Impact</strong><br/>การสะท้อนผลลัพธ์และผลกระทบ"]
    D --> A

    classDef academic fill:#eef3f8,stroke:#4a6a8a,stroke-width:2px,color:#333
    class A,B,C,D academic

🔍 1. Elicit (ดึงข้อมูล / รวบรวมหลักฐาน) ขั้นตอนนี้คือการ “ตั้งคำถาม” หรือ “สร้างสถานการณ์” เพื่อดึงเอาสิ่งที่นักเรียนคิดหรือเข้าใจออกมาให้เราเห็น เป็นการรวบรวม หลักฐานการเรียนรู้ (Evidence of Learning) ณ ขณะนั้น

  • การใช้ Exit Ticket ถามคำถามสั้นๆ ท้ายคาบ

  • การตั้งคำถามเชิงแนวคิดระหว่างสอน (Conceptual Questions)

  • การสังเกตการณ์ตอนนักเรียนทำกิจกรรมกลุ่ม

  • การให้นักเรียนทำแบบทดสอบสั้นๆ ผ่านแอปพลิเคชัน (เช่น Kahoot!, Plickers)

  • การตรวจแบบฝึกหัดหรือการบ้าน

🧠 2. Interpret (ตีความหลักฐาน) เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว ขั้นตอนนี้คือการที่ครูนำข้อมูลเหล่านั้นมา “วิเคราะห์และวินิจฉัย” อย่างรวดเร็ว เพื่อทำความเข้าใจว่านักเรียนอยู่ตรงไหนของเส้นทางการเรียนรู้

  • รูปแบบความเข้าใจผิด: มีนักเรียนกี่คนที่ยังเข้าใจเรื่องนี้คลาดเคลื่อน? และเข้าใจผิดในประเด็นไหน?

  • ช่องว่างการเรียนรู้ (Learning Gaps): อะไรคือสิ่งที่นักเรียนต้องรู้เพิ่มเติมเพื่อไปต่อได้?

  • นักเรียนที่ต้องการความช่วยเหลือ: มีใครที่ต้องการการดูแลเป็นพิเศษหรือไม่?

  • นักเรียนที่พร้อมไปต่อ: ใครที่เข้าใจแนวคิดทะลุปรุโปร่งและพร้อมสำหรับความท้าทายใหม่ๆ?

วงจรของ Responsive Assessment

graph TD
    A["<strong>1. Elicit Evidence</strong><br/>การรวบรวมหลักฐานการเรียนรู้"] --> B["<strong>2. Interpret Evidence</strong><br/>การตีความหลักฐาน"]
    B --> C["<strong>3. Act & Respond</strong><br/>การปรับการสอน/ให้ข้อมูลป้อนกลับ"]
    C --> D["<strong>4. Reflect on Impact</strong><br/>การสะท้อนผลลัพธ์และผลกระทบ"]
    D --> A

    classDef academic fill:#eef3f8,stroke:#4a6a8a,stroke-width:2px,color:#333
    class A,B,C,D academic

⚡ 3. Act (ลงมือปรับการสอน / ตอบสนอง) นี่คือขั้นตอนที่สำคัญที่สุดและเป็นที่มาของคำว่า “Responsive” คือการที่ครูนำสิ่งที่ตีความได้ มา “ลงมือทำ” เพื่อตอบสนองต่อความต้องการของนักเรียนที่แตกต่างกัน ทันที หรือในการเรียนครั้งถัดไป

การตอบสนองอาจเป็นได้หลายรูปแบบ:

  • ปรับทั้งชั้นเรียน: หากนักเรียนส่วนใหญ่ยังไม่เข้าใจ ครูอาจต้องทบทวนหรือเปลี่ยนวิธีสอนเรื่องนั้นใหม่ทั้งหมด

  • ปรับเป็นกลุ่มย่อย: เรียกนักเรียนกลุ่มที่ยังสับสนมาอธิบายเพิ่มเติม หรือให้โจทย์ฝึกฝนที่ตรงจุด

  • ให้ข้อมูลป้อนกลับ (Feedback) รายบุคคล: ให้คำแนะนำที่เจาะจงกับนักเรียนเป็นรายคนเพื่อนำไปปรับปรุงงานของตนเอง

  • มอบหมายงานที่ท้าทายขึ้น: สำหรับนักเรียนที่เข้าใจแล้ว

🤝 4. Reflect (สะท้อนผล) เป็นขั้นตอนของการไตร่ตรองสิ่งที่เกิดขึ้น ทั้งในฝั่งครูและนักเรียน เพื่อนำไปปรับปรุงวงจรในรอบถัดไป

  • ครูสะท้อนผล: การปรับการสอนของเราในขั้นตอน Act ได้ผลดีหรือไม่? นักเรียนเข้าใจมากขึ้นจริงหรือเปล่า? ครั้งหน้าเราจะ “ดึงข้อมูล” (Elicit) ด้วยวิธีไหนดีเพื่อตรวจสอบความเข้าใจอีกครั้ง?

  • นักเรียนสะท้อนผล: นักเรียนได้เรียนรู้จาก Feedback ที่ครูให้ และเข้าใจว่าตนเองต้องพัฒนาในจุดไหนต่อไป เพื่อให้การเรียนรู้ในครั้งหน้าดีขึ้น

Data-Driven Classroom

Bolz and Madhavan (2023)

หลักการ 4P ของ Intentional Assessment

🎯 Purpose-Driven

การประเมินต้องเชื่อมโยงโดยตรงกับเป้าหมายการเรียนรู้ที่ชัดเจน

⚙️ Process-Enhanced

เน้นความเข้าใจกระบวนการคิดของผู้เรียน ไม่ใช่แค่คำตอบ

👤 Personalized

ปรับการสอนให้สอดคล้องกับผู้เรียนแต่ละคน

🛡️ Proactive Prevention

ตรวจจับปัญหาก่อนที่จะกลายเป็นช่องว่างใหญ่

Check for Understanding #1: Exit Ticket

📝 Exit Ticket (2 นาที)

1. ส่วนใดของ Responsive Assessment ที่ท่านคิดว่าจะท้าทายที่สุดในการนำไปใช้?

2. เรียนถึงตอนนี้นิสิตมั่นใจแค่ไหนในการอธิบายความหมายของ responsive assessment

3. ขอ 3 คำสำคัญเกี่ยวกับ responsive assessment

4. ข้อใดไม่ใช่ลักษณะของ responsive assessment

A. ตัดสินใจการให้ข้อมูลป้อนกลับ/การสนับสนุนนักเรียนจากหลักฐานระหว่างเรียน

B. รอประเมินทีเดียวตอนจบหน่วย

C. ผู้เรียนร่วมอ่านข้อมูลของตนเอง

D. หลักฐานที่ได้สามารถนำไปใช้ปรับการสอนของครูได้จริง

https://forms.gle/h4Vgc3oCtEvGrMcz8

Part 2: AI-Powered Tools สำหรับ Responsive Assessment

Poll Activity #2: AI Tools Experience

📊 Poll Activity #2 (1 นาที)

นิสิตเคยใช้เครื่องมือ AI หรือแพลตฟอร์มใดต่อไปนี้บ้าง? (เลือกได้หลายข้อ)

A. ChatGPT/Gemini ช่วยทำงาน/การเรียน

B. Google Translate หรือ AI แปลภาษา/ตรวจสอบไวยกรณ์

C. Canva AI หรือ AI สร้างภาพ/วิดีโอ

D. ยังไม่เคยใช้เครื่องมือพวกนี้เลย

E. อื่น ๆ (โปรดระบุ) _____________

https://forms.gle/8BLtG2Y6fQnxrspb9

การออกแบบเครื่องมือด้วย AI: จากแนวคิดสู่การปฏิบัติ

“A General Introduction to Artificial Intelligence” (2023)

AI Tools สำหรับ Responsive Assessment

GenAI ทั่วไป

เครื่องมือ: ChatGPT, Gemini, Claude

  • ฟรี หรือราคาไม่แพง

  • เข้าถึงได้ง่าย

  • ยืดหยุ่นสูง

  • เรียนรู้ได้เร็ว

เครื่องมือเฉพาะทาง

เครื่องมือ: MagicSchool.ai, Formative AI, Century Tech

  • มีเครื่องมือสำเร็จรูปที่ออกแบบเฉพาะการศึกษา

  • มี dashboard สำเร็จรูป

  • บางตัวมี Integration กับ LMS

MagicSchool.ai

ความสามารถของ Generative AI สำหรับ Responsive Assessment

  • Generate

  • Analysis – Classify/Label

  • Assessment – Score with Rubric

  • Summarize & Plan

  • Feedback

ความสามารถของ Generative AI สำหรับ Responsive Assessment

  • Generate

ช่วยสร้างเครื่องมือประเมิน เช่น multiple choice, short/long answer question, project task, diagnostic questions, scenorio-based questions ตัวอย่างงานที่ดีและไม่ดี หรือเนื้อหา/สื่อการเรียนรู้ ที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์และความต้องการของผู้เรียน

  • Analysis – Classify/Label

  • Assessment – Score with Rubric

  • Summarize & Plan

  • Feedback

ความสามารถของ Generative AI สำหรับ Responsive Assessment

  • Generate

  • Analysis – Classify/Label

Gen AI มีความสามารถสูงมากในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะข้อความ เช่น การจัดหมวดหมู่ของข้อความ/คำตอบปลายเปิดตามเกณฑ์ที่กำหนด –> ติดป้ายกำกับ –> สามารถแปลงข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นเชิงปริมาณได้

ความสามารถนี้ประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย ทั้ง การวิเคราะห์มโนทัศน์ที่คลาดเคลื่อน การวิเคราะห์ประเด็นจากข้อความ การวิเคราะห์องค์ประกอบการให้เหตุผลของนักเรียน

  • Assessment – Score with Rubric

  • Summarize & Plan

  • Feedback

ความสามารถของ Generative AI สำหรับ Responsive Assessment

  • Generate

  • Analysis – Classify/Label

  • Assessment – Score with Rubric

ประเมินคำตอบหรือผลงานของนักเรียนโดยเทียบกับแนวคำตอบหรือเกณฑ์การให้คะแนน (rubric) ที่มีหลายมิติ พร้อมทั้งสร้างคำอธิบายเพื่อให้เหตุผลประกอบการให้คะแนนในแต่ละมิติ ความสามารถนี้ช่วยภาระงานครูได้มาก และยังสามารถประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย เช่น การให้คะแนนเพื่อการพัฒนา (formative assessment) การให้คะแนนตาม rubric หรือใช้ตรวจสอบการให้คะแนนของครู โดยใช้ AI เป็นผู้ตรวจคนที่สอง (second rater)

  • Summarize & Plan

  • Feedback

ความสามารถของ Generative AI สำหรับ Responsive Assessment

  • Generate

  • Analysis – Classify/Label

  • Assessment – Score with Rubric

  • Summarize & Plan

รวบรวมและสรุปผลการเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละบุคคลและทั้งชั้นเรียน แล้วสังเคราะห์เป็นบทสรุปเชิงลึกที่เข้าใจง่าย พร้อมให้ข้อเสนอแนะ/แนวทางการสอนหรือกิจกรรมที่ครูสามารถนำไปใช้ได้จริง

  • Feedback

ความสามารถของ Generative AI สำหรับ Responsive Assessment

  • Generate

  • Analysis – Classify/Label

  • Assessment – Score with Rubric

  • Summarize & Plan

  • Feedback

วิเคราะห์จุดเด่น ข้อควรพัฒนาในงานของผู้เรียน โดยอาจเปรียบเทียบกับเกณฑ์หรือแนวคำตอบ และสร้างข้อความที่เป็นข้อมูลป้อนกลับที่มีความเฉพาะเจาะจง มีการออกแบบ mood and tone ที่เหมาะสม (ให้กำลังใจ ชวนคิด หรือชี้แนะ) มีโครงสร้างที่เป็นประโยชน์ต่อการพัฒนา และสามารถนำไปปฏิบัติได้จริง

Check for Understanding #2: Exit Ticket

📝 Exit Ticket (2 นาที)

จับคู่ระหว่างความสามารถของ Gen AI กับ ขั้นตอนของวงจร EIAR

https://forms.gle/zb4DCspdnzb1bwgYA

ทดลองใช้ Gen AI สำหรับงาน Responsive Assessment

  1. เข้าไปที่เว็บไซต์ chat.openai.com
  2. ลงทะเบียนหรือเข้าสู่ระบบ
  3. เลือกโมเดลที่ต้องการใช้
  4. ลองพิมพ์คำถามหรือคำสั่งในช่องข้อความ
  5. ตรวจสอบคำตอบที่ได้รับ ปรับปรุง และนำผลลัพธ์ไปใช้

Pre-Test #1

📝 Pre-test พื้นฐาน Generative AI (2 นาที)

สถานการณ์ : ผู้เช่าได้ย้ายออกจากคอนโดตามสัญญาเช่าแล้ว แต่เจ้าของห้อง (ผู้ให้เช่า) แจ้งว่าจะไม่คืนเงินประกันจำนวน 15,000 บาท โดยอ้างว่าต้องนำไปซ่อมแซมห้อง

ผู้ให้เช่าทำผิดกฎหมายหรือไม่ ?

https://forms.gle/FmD82Uh6WeVM1YwaA

ลองพิจารณา prompt และผลลัพธ์ที่ได้

ในฐานะที่ปรึกษากฎหมาย ช่วยวิเคราะห์สถานการณ์และให้คำแนะนำตามกฎหมายไทย

ข้อเท็จจริง:

  1. ทำสัญญาเช่าคอนโด 1 ปี สิ้นสุดวันที่ 30 มิถุนายน 2568 วางเงินประกัน 15,000 บาท

  2. ย้ายออกและส่งมอบห้องคืนในสภาพเรียบร้อยเมื่อวันที่ 30 มิถุนายน 2568

  3. วันนี้ (31 กรกฎาคม 2568) เจ้าของห้องแจ้งผ่าน LINE ว่าจะยึดเงินประกันทั้งหมด 15,000 บาท เพื่อเป็นค่าทาสีผนังใหม่ และค่าล้างแอร์ ซึ่งรายการเหล่านี้ไม่ได้ระบุว่าเป็นความเสียหายที่ผู้เช่าต้องรับผิดชอบในสัญญา

สิ่งที่ต้องการ: สิทธิของผู้เช่าตามกฎหมายในกรณีนี้มีอะไรบ้าง?

  1. การกระทำของเจ้าของห้องขัดต่อกฎหมายหรือไม่ อย่างไร?

  2. ขั้นตอนที่ควรดำเนินการต่อไปควรเป็นอย่างไรบ้าง (เรียงลำดับจากง่ายไปยาก)

  3. โปรดอ้างอิงตัวบทกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เช่น ประกาศคณะกรรมการว่าด้วยสัญญาฯ

ปัญหา Hallucination

AI hallucination หมายถึงกรณีที่ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) สร้างเนื้อหาหรือคำตอบที่ ไม่ได้อิงจากข้อมูลจริงหรือข้อมูลที่ได้รับมา ซึ่งอาจทำให้ AI สร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง นำไปสู่ความเข้าใจผิด หรือแต่งขึ้นทั้งหมด ซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาในหลายบริบทของการใช้งาน

  • สร้างข้อมูลเท็จโดยสิ้นเชิง (total fabrication) – สร้างแก่นของเรื่องราวที่ไม่มีอยู่จริงขึ้นมาทั้งหมด เช่น อ้างอิงหลักฐานข้อมูลผิด ให้เหตุผลผิด นำไปสู่การสร้างข้อสรุปผิด

  • ผสมผสานระหว่างข้อมูลจริงและเท็จ (mixing true & false) – หลักการโดยรวมถูกต้อง แต่อาจยกตัวอย่างหรือหลักฐานข้อมูลประกอบที่ไม่มีอยู่จริง

  • สรุปความเกินจริง (faulty inference) – ข้อมูลตั้งต้นถูก แต่ข้อสรุปตีความเกินขอบเขตการอ้างอิงของข้อมูล

ปัจจัยที่มีผลต่อความถูกต้อง/เหมาะสมของผลลัพธ์

  • Model

    • พื้นความรู้เดิม (Knowledge Base) โมเดลถูก train มาด้วยข้อมูลอะไรบ้าง สิ้นสุด ณ ตอนไหน มีความเป็นปัจจุบันมากน้อยแค่ไหน

    • สถาปัตยกรรมของโมเดล

    • ขนาดและความสามารถในการให้เหตุผล โมเดลขนาดใหญ่มักมีความสามารถในการคิดเชิงเหตุผล หรือคิดในปัญหาซับซ้อนได้ดีกว่า

    • การปรับจูนเฉพาะทาง (Fine-tuning) ช่วยให้โมเดลเข้าใจบริบทเฉพาะทางได้ดีขึ้น

  • Prompt

    • กระบวนการกระตุ้นเพื่อให้ LLM แสดงผลลัพธ์ตามที่ต้องการ

    • Prompt ชัดเจน ไม่กำกวม และบอกสิ่งที่ต้องการอย่างละเอียด จะได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

    • เทคนิคการ Prompt ที่แตกต่างกันอาจให้ผลลัพธ์แตกต่างกันไปด้วย (อาจไม่จริงเสมอไปโดยเฉพาะกับโมเดลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูง เช่น gpt-o1, gpt-o3)

  • Context

    • ข้อมูลแวดล้อมที่ป้อนเข้าไปพร้อมกับ Prompt เช่น เนื้อหาจากเอกสาร, บทสนทนาก่อนหน้า, หรือข้อมูลเฉพาะที่โมเดลไม่เคยรู้มาก่อน

    • กระบวนการจัดหา Context ที่ถูกต้องก็เป็นปัจจัยที่มีผลด้วย

Prompt Design

“คุณภาพของ prompt ส่งผลต่อคุณภาพของผลลัพธ์”

https://llmnanban.akmmusai.pro/Introductory/Prompt-Elements/

Elicit: Generate Diagnostic Questions (1)

  • สถานการณ์ตัวอย่าง ครู: ครูอารีสอนวิชาชีววิทยา ระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5

  • หัวข้อ: การหายใจระดับเซลล์ (Cellular Respiration)

  • เป้าหมายการเรียนรู้ (Learning Objective): “นักเรียนสามารถอธิบายและเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างกระบวนการหายใจแบบใช้ออกซิเจน (Aerobic Respiration) และการหายใจแบบไม่ใช้ออกซิเจน (Anaerobic Respiration) ได้”

  • ความต้องการของครู: ครูอารีต้องการสร้างแบบทดสอบย่อย (Quiz) แบบปรนัย 3-4 ข้อ เพื่อตรวจสอบความเข้าใจของนักเรียนก่อนสอบกลางภาค แต่ไม่อยากได้คำถามที่วัดแค่การท่องจำ ครูอารีต้องการคำถามที่สามารถ “ดักจับ” ความเข้าใจผิดที่นักเรียนมักจะมีเกี่ยวกับเรื่องนี้โดยเฉพาะ เช่น การสับสนระหว่างการหายใจระดับเซลล์กับการหายใจเข้า-ออก, การคิดว่าพืชมีแต่การสังเคราะห์ด้วยแสง หรือการเข้าใจผิดเกี่ยวกับพลังงาน ATP ที่เกิดขึ้น

Elicit: Generate Diagnostic Questions (2)

# คำสั่งสำหรับ Generative AI

-- Task --

โปรดสร้างข้อสอบปรนัย (Multiple-Choice Questions) จำนวน 1 ข้อ สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 ในหัวข้อ "การหายใจระดับเซลล์"

-- Context --

**เป้าหมายการเรียนรู้หลัก:**
เพื่อประเมินว่านักเรียนสามารถเปรียบเทียบความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการหายใจแบบใช้ออกซิเจน (Aerobic) และการหายใจแบบไม่ใช้ออกซิเจน (Anaerobic/Fermentation) ได้หรือไม่

**เงื่อนไขสำคัญ:**
1.  แต่ละข้อต้องมี 4 ตัวเลือก (A, B, C, D)
2.  **ตัวลวง (Distractors)** จะต้องถูกออกแบบมาอย่างดี โดยอิงจากความเข้าใจผิดที่พบบ่อย (Common Misconceptions) ของนักเรียนในเรื่องนี้โดยเฉพาะ ได้แก่:
    * ความสับสนระหว่าง "การหายใจระดับเซลล์" กับ "การหายใจเข้า-ออกของปอด"
    * ความเข้าใจผิดว่า "พืชไม่หายใจ" มีแต่การสังเคราะห์ด้วยแสง
    * ความเข้าใจผิดว่ากระบวนการแบบไม่ใช้ออกซิเจน "ไม่ให้พลังงาน ATP เลย"

**รูปแบบผลลัพธ์:**
ต้องมีรายละเอียดต่อไปนี้:
- ข้อที่
- คำถาม
- ตัวเลือก
- คำตอบที่ถูกต้อง
- เหตุผลที่ตัวลวงน่าสนใจ (Rationale for Distractors)

Elicit: Generate Diagnostic Questions (3)

Elicit: Generate Common Misconception (1)

Elicit: Generate Parallel Test

Elicit: Generate Parallel Test

Elicit: Inquiry-Based Task

ช่วยออกแบบกิจกรรมสำหรับนักเรียนที่ใช้ AI ช่วยในการหาคำตอบ วัตถุประสงค์คือ ส่งเสริมการเรียนรู้แบบ Inquiry-Based Learning โดยนักเรียนจะใช้ AI (ChatGPT) และฐานข้อมูลดาวเคราะห์นอกระบบจากแหล่งข้อมูลจริง เพื่อฝึกการวิเคราะห์ข้อมูลจริง การตั้งสมมติฐาน การสร้างชุดข้อมูล วิเคราะห์ผล และการสื่อสารผลการศึกษาเชิงวิทยาศาสตร์ สำหรับนักเรียนระดับชั้น ม.5

คลิกดูตัวอย่าง

Chain-of-Thought (CoT)

Chain-of-Thought Prompting คือเทคนิคการออกแบบ prompt ที่ให้โมเดลภาษารู้จักการคิดแบบมีเหตุผลเป็นขั้นเป็นตอน หรือแสดงวิธีคิด/วิธีทำออกมาก่อนจะสรุปเป็นคำถามสุดท้าย (step-by-step reasoning)

แทนที่จะให้โมเดลตอบทันที…

ใช้ prompt กระตุ้นให้โมเดลแจกแจงกระบวนการคิด การให้เหตุผล วิธีการคำนวณ หรือการดำเนินงานเพื่อนำไปสู่ผลลัพธ์ออกมาทีละขั้น

  • ลดปัญหา Hallucination

  • เพิ่มความโปร่งใส คุณภาพคำตอบดีขึ้น

  • สอดคล้องกับหลักการ Human in the Loop/Human Center Mindset

Interpret: Analysis/Asssessment (1)

Interpret: Analysis/Asssessment (2)

ตัวอย่างงานนักเรียน

Interpret: Analysis/Asssessment (3)

Interpret: Analysis/Asssessment (4)

Act: Feedback

ในบริบทของ Data-Driven Classroom ขั้นตอน Act คือการนำ “ข้อมูลเชิงลึก” (Insights) ที่ได้จากการตีความ (Interpretation) มาเปลี่ยนให้เป็นการกระทำที่จับต้องได้

เป้าหมายหลักคือการให้ Feedback ที่ตรงจุด, ทันท่วงที และส่งเสริมการเรียนรู้ของนักเรียนเป็นรายบุคคล

AI-Powered Feedback?

การให้ Feedback แบบเดิมที่ใช้คนเป็นหลักอาจใช้เวลามากและไม่สามารถทำได้อย่างทั่วถึงเสมอไป AI ช่วยแก้ปัญหาดังกล่าวได้

  • 🤖 Speed & Scale (ความเร็วและขอบเขต): ให้ Feedback พื้นฐานได้ทันทีแก่นักเรียนทุกคน
  • 🎯 Personalization (ความเป็นส่วนตัว): วิเคราะห์งานของนักเรียนแต่ละคนและชี้เฉพาะจุดที่ต้องแก้ไข
  • 📊 Insight Generation (สร้างข้อมูลเชิงลึก): สรุปแนวโน้มปัญหาที่พบบ่อยในชั้นเรียนให้ครูเห็นภาพรวม

AI-Powered Feedback

graph TD
    A["<strong>1. Elicit Evidence</strong><br/>การรวบรวมหลักฐานการเรียนรู้"] --> B["<strong>2. Interpret Evidence</strong><br/>การตีความหลักฐาน"]
    B --> C["<strong>3. Act & Respond</strong><br/>การปรับการสอน/ให้ข้อมูลป้อนกลับ"]
    C --> D["<strong>4. Reflect on Impact</strong><br/>การสะท้อนผลลัพธ์และผลกระทบ"]
    D --> A

    classDef academic fill:#eef3f8,stroke:#4a6a8a,stroke-width:2px,color:#333
    class A,B,C,D academic

ลักษณะของ Feedback ที่ดี

Feedback ที่ดีไม่ใช่แค่การบอกว่า “ทำได้ดี” หรือ “ต้องแก้ไข” แต่เป็นข้อมูลที่ช่วยให้ผู้รับเกิดการเรียนรู้และพัฒนาได้จริง โดยมีลักษณะสำคัญ ดังนี้

  1. ตรงเป้าหมาย (Goal-Referenced): เชื่อมโยงกับเป้าหมายการเรียนรู้หรือเกณฑ์ความสำเร็จ (Rubrics) ที่กำหนดไว้ชัดเจน ผู้รับจะเข้าใจว่างานของตนเองเทียบกับมาตรฐานที่คาดหวังแล้วเป็นอย่างไร

  2. เจาะจงและชัดเจน (Specific and Clear): ระบุให้ชัดเจนว่าส่วนไหนที่ดี หรือส่วนไหนที่ต้องปรับปรุง บอก “อะไร” และ “ที่ไหน” ในเนื้องาน

  3. นำไปปฏิบัติได้ (Actionable): ผู้รับต้องเข้าใจว่าจะต้อง “ทำอะไรต่อ” เพื่อปรับปรุงแก้ไข ไม่ใช่แค่บอกปัญหา แต่ควรมีข้อเสนอแนะหรือแนวทางในการพัฒนา

  4. ทันท่วงที (Timely): ควรให้ Feedback ในเวลาที่เหมาะสม ไม่ช้าจนเกินไป จนผู้เรียนลืมบริบทของงานที่ทำไปแล้ว ยิ่งให้เร็วเท่าไหร่ ผู้เรียนยิ่งนำไปปรับใช้ได้เร็วเท่านั้น (นี่คือจุดที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญ)

  5. เป็นมิตรและสร้างสรรค์ (Kind and Constructive): มุ่งเน้นที่ “ตัวงาน” ไม่ใช่ “ตัวบุคคล” เพื่อรักษาแรงจูงใจของผู้เรียน ใช้ภาษาที่สุภาพ ให้กำลังใจ และแสดงความเชื่อมั่นว่าผู้เรียนสามารถพัฒนาได้

  6. ต่อเนื่อง (Ongoing): Feedback ไม่ควรเป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นครั้งเดียวแล้วจบ แต่ควรเป็นกระบวนการสนทนาที่ต่อเนื่อง มีการติดตามผล และเปิดโอกาสให้ผู้เรียนได้นำไปปรับปรุงและรับ Feedback อีกครั้ง

ประเภทของ Feedback

  • เราสามารถแบ่งประเภทของ Feedback ได้หลายมิติตามบริบท

  • จำแนกตามช่วงเวลา

    • Feedback เพื่อการพัฒนา (Formative Feedback)

    • Feedback เพื่อสรุปผล (Summative Feedback)

  • จำแนกตามเนื้อหา

    • ระดับเนื้องาน (Task Level): ความถูกต้องของงาน (ถูกหรือผิด ดีหรือไม่ดี)

    • ระดับกระบวนการ (Process Level): เน้นประเมินกระบวนการหรือกลยุทธ์ที่ใช้ในการทำงาน สามารถสะท้อนวิธีคิด/การให้เหตุผล/การแก้ปัญหาของผู้เรียนได้

    • ระดับการกำกับตนเอง (Self-Regulation Level): Feedback ระดับนี้มักจะมาในรูปแบบของ “คำถามชี้นำ” (Guiding Questions) มากกว่า “คำสั่ง” หรือ “คำตัดสิน” โดยมีเป้าหมายเพื่อกระตุ้นให้นักเรียน
      (1) วางแผน (Planning) – คิดก่อนลงมือทำ (2) ติดตามและตรวจสอบ (Monitoring) – ประเมินตัวเองระหว่างทาง และ (3) ประเมินและไตร่ตรอง (Evaluating & Reflecting) – สรุปผลและหาทางปรับปรุงในครั้งต่อไป

    • ระดับตัวบุคคล (Self Level): เน้นตัวตนของผู้เรียน (คำชมหรือคำตำหนิที่ไม่เกี่ยวกับงาน)

ตัวอย่างคำถาม Feedback เพื่อสร้างการกำกับตนเอง

ช่วงก่อนเริ่มทำงาน (กระตุ้นการวางแผน)

  • “ก่อนจะเริ่มเขียนเรียงความชิ้นนี้ นักเรียนมีแผนจะหาข้อมูลและวางโครงเรื่องอย่างไรบ้าง?”

  • “นักเรียนลองดูเกณฑ์การให้คะแนน (Rubrics) แล้วหรือยัง? นักเรียนคิดว่าส่วนไหนเป็นส่วนที่ท้าทายที่สุดสำหรับงานนี้?”

  • “อะไรคือเป้าหมายของนักเรียนในการทำงานชิ้นนี้? นักเรียนอยากให้งานออกมาเป็นแบบไหน?”

ช่วงระหว่างทำงาน (กระตุ้นการตรวจสอบ)

  • “ตอนนี้นักเรียนทำงานไปถึงไหนแล้วเทียบกับแผนที่วางไว้?”

  • “นักเรียนติดปัญหาตรงไหนหรือเปล่า? ลองใช้วิธีไหนแก้ไปแล้วบ้าง?”

  • “นักเรียนจะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลที่หามานั้นน่าเชื่อถือและเพียงพอแล้ว?”

  • “ลองอ่านย่อหน้าที่เพิ่งเขียนจบอีกครั้ง มันสอดคล้องกับหัวข้อหลักของนักเรียนหรือไม่?”

ช่วงหลังทำงานเสร็จ (กระตุ้นการประเมินและสะท้อนคิด)

  • “เปรียบเทียบงานของนักเรียนกับตัวอย่างงานที่ดีเยี่ยม นักเรียนเห็นจุดแข็งของตัวเองและจุดที่น่าจะพัฒนาเพิ่มได้ตรงไหนบ้าง?”

  • “ถ้ามีโอกาสทำงานชิ้นนี้อีกครั้ง นักเรียนจะทำอะไรแตกต่างไปจากเดิม?”

  • “จาก Feedback ที่เพื่อนให้มา นักเรียนเห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วยกับประเด็นไหน เพราะอะไร?”

  • “ส่วนไหนของงานชิ้นนี้ที่นักเรียนภูมิใจมากที่สุด? นักเรียนได้เรียนรู้อะไรใหม่ๆ จากการทำงานชิ้นนี้บ้าง?”

ทำไมต้องเน้น Feedback เพื่อการกำกับตนเอง?

  • สร้างความยั่งยืน: มันไม่ได้แก้ปัญหาแค่ในงานชิ้นนี้ แต่สร้างทักษะให้นักเรียนนำไปใช้ได้กับทุกวิชาและทุกเรื่องในชีวิต

  • ลดการพึ่งพิงครู: นักเรียนจะค่อยๆ เปลี่ยนจากการรอให้ครูมา “ป้อน” คำตอบ ไปสู่การ “ค้นหา” และ “ตรวจสอบ” คำตอบด้วยตัวเอง

  • เพิ่มแรงจูงใจภายใน (Internal Motivation): เมื่อนักเรียนรู้สึกว่าตนเองสามารถควบคุมการเรียนรู้ของตัวเองได้ เขาจะรู้สึกมีส่วนร่วมและมีแรงผลักดันมากขึ้น

  • ส่งเสริม Metacognition: เป็นการฝึกให้นักเรียน “คิดเกี่ยวกับการคิดของตัวเอง” (Thinking about their own thinking) ซึ่งเป็นทักษะของผู้เรียนรู้ในระดับสูง

AI-Powered Self-Regulated Feedback

Note

บทบาทและเป้าหมาย คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้านการสอน (Instructional Designer) ที่มีความเข้าใจลึกซึ้งเกี่ยวกับทฤษฎี Self-Regulated Learning (SRL) หน้าที่ของคุณคือการสร้างข้อความ Feedback สำหรับนักเรียน 2 กลุ่มที่แตกต่างกัน เพื่อส่งเสริมกระบวนการคิดและวางแผน (Forethought Phase) ก่อนที่พวกเขาจะเริ่มทำใบงาน โดย Feedback จะต้องอยู่ในรูปแบบของ “คำถามชี้นำ” ที่กระตุ้นให้นักเรียนวางแผนด้วยตนเอง ไม่ใช่การบอกคำตอบหรือสอนวิธีทำ

บริบท

1. รายละเอียดใบงาน - หัวข้อ: ทำนายผลการเรียน G3 ด้วย Linear & Lasso Regression - วัตถุประสงค์: 1. ฝึกสร้างและปรับแต่งโมเดลเชิงเส้นเพื่อทำนายคะแนนปลายภาค G3 2. เปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่าง Linear Regression กับ Lasso Regression (จูนค่า λ) 3. ฝึกฝนกระบวนการ: เตรียมข้อมูล → สร้างโมเดล → ประเมินผล → เปรียบเทียบ → ตีความ - ข้อมูล: ไฟล์ student-eng.csv, ตัวแปรตามคือ G3 - งานที่ต้องส่ง: รายงาน 2-4 หน้า อธิบายการแบ่งข้อมูล, การสร้างโมเดล, การเลือก penalty ของ Lasso ผ่าน CV, เมตริกที่ใช้, ตารางเปรียบเทียบผล, และโค้ด

2. ลักษณะนักเรียน - กลุ่มที่ 1 (นักเรียน ป.โท ปี 2): - มีพื้นฐานด้านการวิจัยดีมาก (เข้าใจกระบวนการวิจัย) - ไม่มีพื้นฐานด้าน data science และ machine learning มาก่อน - นี่คือสัปดาห์ที่ 2 ของรายวิชา อาจยังรู้สึกประหม่ากับโค้ดและศัพท์เทคนิคใหม่ๆ - กลุ่มที่ 2 (นักเรียน ป.เอก ปี 1): - พอมีประสบการณ์เขียนโปรแกรมและงาน data science มาบ้าง - ความรู้ยังไม่แม่นยำมากนัก แต่อาจมีความมั่นใจสูงกว่ากลุ่มแรก

คำสั่ง จงสร้างชุด Feedback 2 ชุดที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน สำหรับนักเรียนแต่ละกลุ่ม โดยในแต่ละชุดให้ประกอบด้วย: 1. คำขึ้นต้น: กล่าวทักทายและให้กำลังใจสั้นๆ โดยอ้างอิงถึงพื้นฐานของนักเรียนกลุ่มนั้นๆ 2. ชุดคำถามชี้นำ (3-4 คำถาม): เป็นหัวใจหลักของ Feedback โดยคำถามต้อง: - เน้นกระตุ้นการ “วางแผน” และ “คิดวิเคราะห์” - ไม่ชี้นำวิธีการเขียนโค้ดโดยตรง - สำหรับกลุ่ม ป.โท: ควรเน้นการเชื่อมโยงกับกระบวนการวิจัยที่คุ้นเคยและแบ่งงานเป็นขั้นตอนเล็กๆ ที่จัดการได้ - สำหรับกลุ่ม ป.เอก: ควรเน้นการคิดเชิงลึกขึ้น, การคาดการณ์ผลลัพธ์, และการวางแผนการทดลองที่รัดกุม 3. คำลงท้าย: สรุปให้กำลังใจและชี้แนะแหล่งข้อมูลที่มีให้ (เช่น เอกสารประกอบการบรรยาย, คลิปวิดีโอ)

ข้อห้าม: ห้ามเขียนโค้ดตัวอย่าง หรือบอกชื่อฟังก์ชัน/ไลบรารีที่ต้องใช้โดยตรง

AI-Powered Self-Regulated Feedback

Reflect: Summarize

คลิกดูตัวอย่าง

Reflect: Summarize

Caution

magicschool.ai

Check for Understanding #3: Exit Ticket

📝 Exit Ticket (3 นาที)

  1. จากกรอบการทำงาน 4 ขั้นตอน (Elicit → Interpret → Act → Reflect) ที่นำเสนอ นิสิตคิดว่าขั้นตอนไหนที่ AI สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้มากที่สุดในบริบทงานของท่าน และเพราะอะไร?

  2. ในการใช้ AI สำหรับ Responsive Assessment นิสิตคิดว่าจะต้องระวังเรื่องอะไรบ้าง เพื่อให้ได้ feedback ที่มีคุณภาพและเหมาะสมกับผู้เรียน?

https://forms.gle/KGupymK1aSm18kHX6

Reference

“A General Introduction to Artificial Intelligence.” 2023. In Artificial Intelligence Technology, 1–41. Singapore: Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-2879-6_1.
Bolz, Michael J., and Vidya Madhavan. 2023. “What Is Data-Driven Instruction in Education?” https://www.hmhco.com/blog/what-is-data-driven-instruction.